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om格式的模型转换能力，在ModelArts中逐步增加.mindir格式的支持能力。 下线模型转换后是否有替代功能？ 您可以通过链接下载ATC模型转换工具，按照指导，在线下转换成.om格式模型。 ModelArts中是否还会增加模型转换的能力？ ModelArts开发环境中在贵阳一Region，支持将ONNX或PyTorch模型转换到
1:${port}/v1/completions"；若服务部署在生产环境中，该地址由API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成，部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 few_shot：开启少量样本测试后添加示例样本的个数。默认为3，取值范围为0~5整数。
理 统一管理 AI 开发全流程，提升开发效率，记录模型构建实验全流程 多场景部署，灵活满足业务需求 支持云端/边端部署等多种生产环境 支持在线推理、批量推理、边缘推理多形态部署 AI工程化能力，支持AI全流程生命周期管理 支持MLOps能力，提供数据诊断、模型监测等分析能力，训练智能日志分析与诊断
Standard，并进行在线推理预测的体验过程。 面向AI开发零基础的用户 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 针对ModelArts不支持的AI引擎，您可以构建自定义镜像，并将镜像导入ModelArts，创建为AI应用。本案例详细介绍如何使用自定义镜像创建AI应用，并部署成在线服务。 面向
查项出现故障时，隔离故障硬件并重新下发训练作业。针对于分布式场景，容错检查会检查本次训练作业的全部计算节点。 推理部署故障恢复 用户部署的在线推理服务运行过程中，如发生硬件故障导致推理实例故障，ModelArts会自动检测到并迁移受影响实例到其它可用节点，实例启动后恢复推理请求处
作业”页面，检查是否有“运行中”的训练作业。如果有，单击该作业列表右方操作下的“停止”即可停止计费。 进入“ModelArts>部署上线>在线服务”页面，检查是否有“运行中”的推理作业。如果有，单击该作业列表右方操作下的“停止”即可停止计费。 进入“ModelArts>部署上线>
开发者快速了解并学习大模型。 构建零门槛线上模型体验，零基础开发者开箱即用，初学者三行代码使用所有模型 通过AI Gallery的AI应用在线模型体验，可以实现模型服务的即时可用性，开发者无需经历繁琐的环境配置步骤，即可直观感受模型效果，快速尝鲜大模型，真正达到“即时接入，即时体验”的效果。
总览Workflow 获取Workflow统计信息。 查询Workflow待办事项 获取Workflow待办列表。 在线服务鉴权 计费工作流在线主服务鉴权。 创建在线服务包 计费工作流购买资源。 表2 WorkflowExecution API 说明 获取Execution列表 查询Workflow下的执行记录列表。
作业”页面，检查是否有“运行中”的训练作业。如果有，单击该作业列表右方操作下的“停止”即可停止计费。 进入“ModelArts>部署上线>在线服务”页面，检查是否有“运行中”的推理作业。如果有，单击该作业列表右方操作下的“停止”即可停止计费。 进入“ModelArts>部署上线>
解决方法：降低transformers版本到4.42：pip install transformers==4.42 --upgrade 问题6：部署在线服务报错starting container process caused "exec: \"/home/mind/model/run_vllm
介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905）
ebook实例。 训练作业：训练作业运行时会收取费用，使用完请及时停止训练作业。同时，也需清理存储到OBS中的数据。 部署上线：模型部署为在线服务、边缘服务时，会收取费用，使用完请及时停止服务。同时，也需清理存储到OBS中的数据。 专属资源池：在使用ModelArts进行AI全流
侧展开版本列表，当订阅模型的版本列表的状态显示为“就绪”时表示模型可以使用。 图1 进入“我的订阅” 在展开的版本列表中，单击“部署 > 在线服务”跳转至部署页面。 图2 部署模型 如果您选择部署的是商用模型，则选择服务类型后会弹出“修改配额”窗口，根据需要选择配额后单击“确定”即可跳转至“部署”页面。
Gallery工具链服务创建成功且实际开始运行时，才会上报话单并开始计费，其他状态不上报就不计费，各个服务开始计费的状态如下。 微调大师：“训练中” AI应用：“运行中” 在线推理服务：“运行中” 计费规则 资源整点扣费，按需计费。 计费的最小单位为秒，话单上报后的每一小时对用户账号进行一次扣费。如果使用过程中暂停、终止了消耗资源的AI
息进行升级。 约束限制 服务升级关系着业务实现，不当的升级操作会导致升级期间业务中断的情况，请谨慎操作。 ModelArts支持部分场景下在线服务进行无损滚动升级。按要求进行升级前准备，做好验证，即可实现业务不中断的无损升级。 表1 支持无损滚动升级的场景 创建模型的元模型来源 服务使用的是公共资源池
若需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906）
ebook实例。 训练作业：训练作业运行时会收取费用，使用完请及时停止训练作业。同时，也需清理存储到OBS中的数据。 部署上线：模型部署为在线服务、边缘服务时，会收取费用，使用完请及时停止服务。同时，也需清理存储到OBS中的数据。 专属资源池：在使用ModelArts进行AI全流
String 服务ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 update_time 否 Number 待过滤的更新时间，查询在线服务更新日志可使用，可准确过滤出某次更新任务；默认不过滤。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
Step2 权重格式离线转换（可选） AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本：
ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后，其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelArts将存储在OBS中的模型部署上线为在线服务。 Standard AI全流程开发 数据管理 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。 开发环境
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